Motivational Interviewing vs Case Management for Elder Abuse Intervention: A Comparison Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elder abuse is a serious public health issue. Considerable efforts have been made to develop interventions to address this issue. This study compared the effectiveness of a 4-session motivational interviewing (MI) program and an 8-session case management (CM) program in reducing abuse severity, promoting physical and mental health, general self-efficacy, social support, and motivation to change. Baseline data was collected from 129 older adults screening positive for elder abuse in a community survey. Assessments were repeated at the end of the intervention for the 86 cases receiving MI intervention and 43 cases receiving case management, and at 3-month follow up for 20 cases in the MI group. No demographic difference was observed between cases assigned to MI and CM at baseline. Wilcoxon signed-rank tests were conducted to examine intervention outcomes by different time points. At post-test, the MI group demonstrated significant improvement in abuse severity, psychological distress, general self-efficacy, social support and motivation to change (p<.001). The CM group also showed improvement in these areas with the exception of general self-efficacy (p<.01). Significant difference was observed between MI and CM group in their improvement in general self-efficacy. Abuse severity and psychological distress continued to drop at 3-month post-intervention (p<.05). Abuse severity and psychological distress continued to decrease between post-intervention and 3 month-follow-up (p<.05). Our findings suggest that MI is a cost-effective intervention for reducing abuse severity and risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».